AI ကြောင့် အလုပ်ခွင်ဖွဲ့စည်းပုံတွေပြောင်းလဲလာတော့မယ်

ခုခေတ်မှာရှောင်လွှဲလို့မရနိုင်တော့တဲ့ AI (ဉာဏ်ရည်တု) ကြောင့် အလုပ်ခွင်နဲ့ အလုပ်တာဝန်တွေဘယ်လိုပြောင်းလဲ လာ မလဲ၊ ဘယ်လိုကျွမ်းကျင်မှုတွေ လိုအပ်လာမလဲ၊ ဘယ်နေရာတွေမှာလူလိုလာမလဲဆိုတာတွေက HR Professional တွေအထူးအလေးထားရတဲ့ ကိစ္စတွေဖြစ်လာကြပြီးတော့ဒီအကြောင်းအရာက ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ HR အဖွဲ့အစည်းကြီး ဖြစ်တဲ့ SHRM (Society for Human Resource Management) က လတ်တလော အလေးထားတဲ့ ကိစ္စတစ်ခုလည်း ဖြစ်ပါတယ်။ AI ကို လူတွေကစက်ရုပ်တွေလိုမျိုး ကိုယ့်အလုပ်ကို အစားထိုးမယ့်အရာအဖြစ်ပဲ မြင်တတ်ကြတယ်။ ဒါပေမဲ့တကယ်တမ်းကျတော့ AI ဟာ အလုပ်တစ်ခုလုံးကို ဖျက်ဆီးပစ်တာမျိုးထက်၊ အလုပ်ရဲ့ တည်ဆောက်ပုံကိုလုံးဝပြောင်းလဲပစ်တာ ပိုများနိုင်ပြီး၊ ဒါကို "အလုပ်များ ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းခြင်း (Reorganizing Work) လို့ခေါ်ပါတယ်။ ဒီအပြောင်းအလဲကို HR Professional (လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ်ပညာရှင်)တွေနဲ့စီးပွားရေးခေါင်းဆောင်တွေက အခုချိန်ကတည်းက သေသေ ချာချာ ပြင်ဆင်ထားဖို့ လိုအပ်ပြီးအောက်ပါအချက်(၃)ချက်ကို အဓိကထား ဆွေးနွေး သွားပါ့မယ်-

1. အလုပ်တာဝန်များ ပြောင်းလဲပုံ (Shifting Tasks)
2. လိုအပ်သော ကျွမ်းကျင်မှုများ (The New Skills Gap)
3. လုပ်သားလိုအပ်ချက် (Talent Demand & Shortage)

၁။ အလုပ်တာဝန်များ ပြောင်းလဲပုံ (Shifting Tasks)

AI ရဲ့ အကြီးမားဆုံးသက်ရောက်မှုကတော့ လုပ်ငန်းခွင်ထဲက Task (အလုပ်တာဝန် အစိတ်အပိုင်း) တွေကိုရွေးချယ်ပြီး အလိုအလျောက် (Automation) လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်တာပါပဲ။ ဒီလိုလုပ်ဆောင်နိုင်တဲ့အတွက်ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ နေ့စဉ် လုပ်ငန်း ဆောင်တာပုံစံဟာ သိသိသာသာ ပြောင်းလဲသွားပါတယ်။
(၁/၁) ပျောက်ကွယ်သွားမည့် အလုပ်တာဝန်များ (Tasks that Fade Away) AI က အကောင်းဆုံးလုပ်နိုင်တာက ပုံမှန်လုပ်နေကျ (Routine)၊ ထပ်ခါထပ်ခါ (Repetitive) နဲ့အချက်အလက်ကို အခြေခံတဲ့ (Data-driven) အလုပ်တွေပါ။

ဥပမာ (၁)- Customer Service (ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု)
(က) ယခင်လုပ်ငန်းစဉ်: ဖောက်သည်တစ်ဦးက အမေးများဆုံး မေးခွန်း (FAQ) ကို မေးလာရင်၊ ဝန်ထမ်းကစနစ်ထဲမှာ ရှာဖွေပြီး ကိုယ်တိုင် ပြန်ဖြေရတယ်။
(ခ) AI ခေတ်လုပ်ငန်းစဉ်: AI Chatbot (သို့မဟုတ်) Voicebot က အဲဒီမေးခွန်းတွေရဲ့ ၈၀% ကို ချက်ချင်းအလိုအလျောက် ဖြေရှင်းပေးလိုက်တယ်။
(ဂ) ဝန်ထမ်းရဲ့ အလုပ်အပြောင်းအလဲ: ဝန်ထမ်းတွေဟာ အမေးများတဲ့ မေးခွန်းတွေကို ဖြေဖို့အချိန်ကုန်မနေတော့ဘဲ၊ အရမ်းရှုပ်ထွေးတဲ့ (Complex)၊ စိတ်ခံစားမှုကို ကိုင်တွယ်ရတဲ့ (Emotional) ဒါမှမဟုတ် ဖြေရှင်းနည်း မရှိသေးတဲ့ ကိစ္စများ (Novel Issues) ကိုပဲ အာရုံစိုက် ဖြေရှင်းပေးရတော့မယ်။

ဥပမာ (၂)- Data Entry နှင့် အချက်အလက် စုဆောင်းခြင်း
(က) ယခင်လုပ်ငန်းစဉ်: HR ဝန်ထမ်းတစ်ဦးက လစာစာရင်းသွင်းဖို့၊ ဝန်ထမ်းအချက်အလက်ဖြည့်သွင်းဖို့အတွက် စာရွက်စာတမ်းတွေ ဒါမှမဟုတ် Excel တွေထဲကို ကိုယ်တိုင် ကူးယူရတယ်။
(ခ) AI ခေတ်လုပ်ငန်းစဉ်: AI စနစ်က စာရွက်စာတမ်း (သို့မဟုတ်) ဓာတ်ပုံတွေကို ဖတ်ပြီးအချက်အလက်တွေကို စနစ်ထဲကို ချက်ချင်း အလိုအလျောက် ထည့်ပေးတယ်။ ၉၉% နီးပါး တိကျတယ်။
(ဂ) ဝန်ထမ်းရဲ့ အလုပ်အပြောင်းအလဲ: ဝန်ထမ်းဟာ အချက်အလက် ထည့်သွင်းခြင်း (Data Entry) ကိုမလုပ်တော့ဘဲ၊ AI ထည့်သွင်းထားတဲ့ အချက်အလက်တွေ မှန်ကန်မှု ရှိ/မရှိ စစ်ဆေးခြင်း (Validation) နဲ့အဲဒီအချက်အလက်တွေကနေ ဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချမှတ်ဖို့ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (Analysis) တွေကိုပဲ လုပ်ဆောင်ရတော့မယ်။

(၁/၂) ပေါ်ပေါက်လာမည့်နှင့် တိုးမြှင့်လာမည့် အလုပ်တာဝန်များ (Emerging and Augmented Tasks)
AI ဟာ လူတွေကို အလုပ်တာဝန်တွေကနေ လွတ်မြောက်စေရုံသာမက၊ လူတွေမလုပ်နိုင်သေးတဲ့အလုပ်အသစ်တွေကိုပါ ဖန်တီးပေး ပါတယ်။ ဒါကို Augmentation(စွမ်းဆောင်ရည် တိုးမြှင့်ပေးခြင်း)လို့ခေါ်ပါတယ်။

ဥပမာ (၁)- Marketing Content Creation (အကြောင်းအရာ ဖန်တီးသူများ)
(က) ယခင်လုပ်ငန်းစဉ်: မာကတ်တင်းသမားက စာသားအရှည်ကြီးတွေကို ကိုယ်တိုင်ရေး၊ ဒီဇိုင်းဆွဲဖို့အတွက်ဂရပ်ဖစ်ဒီဇိုင်နာနဲ့ ညှိရတယ်။
(ခ) AI ခေတ်လုပ်ငန်းစဉ်: AI (Generative AI) က ပေးထားတဲ့ အချက်အလက် (Prompt) ပေါ်မူတည်ပြီးစာသားတွေကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ရေးပေးတယ်။ ပုံတွေကိုလည်း ဖန်တီးပေးတယ်။
(ဂ) ဝန်ထမ်းရဲ့ အလုပ်အပြောင်းအလဲ: ဝန်ထမ်းဟာ စာရေးတာကို အချိန်ပေးမနေတော့ဘဲ၊ AI ထုတ်ပေးတဲ့စာသားနဲ့ ပုံတွေဟာ Brand Voice (အမှတ်တံဆိပ်ရဲ့ အသံ) နဲ့ ကိုက်ညီရဲ့လား၊ ပရိသတ်အပေါ်ဘယ်လိုသက်ရောက်မလဲ ဆိုတာကို ပြန်လည် စိစစ်တည်းဖြတ်ခြင်း (Editing Curation) ကိုပဲ အဓိကလုပ်ရတော့မယ်။ သူတို့ဟာ AI ကို လမ်းညွှန်ပေးသူ (Prompt Engineer) ဖြစ်လာမယ်။

ဥပမာ (၂)- Project Management (စီမံကိန်း စီမံခန့်ခွဲသူများ)
(က) ယခင်လုပ်ငန်းစဉ်: မန်နေဂျာက ဝန်ထမ်းတစ်ဦးစီရဲ့ အချိန်ဇယား၊ အလုပ်ပမာဏ၊ အားနည်းချက်တွေကိုကိုယ်တိုင် ခြေရာခံပြီး လက်နဲ့ စီစဉ်ပေးရတယ်။
(ခ) AI ခေတ်လုပ်ငန်းစဉ်: AI စနစ်က ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ လုပ်ဆောင်မှု မှတ်တမ်းအားလုံးကို ကြည့်ပြီး၊ဘယ်သူ့မှာ အချိန်ပိုနေတယ်၊ ဘယ်သူက အချိန်မီပြီးစီးနိုင်တယ်ဆိုတာကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းပေးပြီး အလုပ်တွေကိုအလိုအလျောက် မျှဝေပေး နိုင်တယ်။
(ဂ) ဝန်ထမ်းရဲ့ အလုပ်အပြောင်းအလဲ: မန်နေဂျာဟာ စီမံခန့်ခွဲရေး အသေးစိတ် (Admin Work)လုပ်စရာမလိုတော့ဘဲ၊ လူအချင်းချင်း ဆက်ဆံရေး (Interpersonal Conflict)၊ မဟာဗျူဟာ ချမှတ်ခြင်း(Strategy) နဲ့ ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ စွမ်းရည် မြှင့်တင်ပေးခြင်း (Coaching) တို့ကိုပဲ အာရုံစိုက်နိုင်တော့မယ်။

၂။ လိုအပ်သော ကျွမ်းကျင်မှုများ (The New Skills Gap)

AI က ပုံမှန်လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေကို လုပ်ပေးတဲ့အခါ လူတွေမှာ လိုအပ်လာမယ့် ကျွမ်းကျင်မှု (Skills)တွေဟာ ပြောင်းလဲသွားပါတယ်။ နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှု (Hard Skills) တွေထက် လူသားဆန်တဲ့(Human-centric) ကျွမ်းကျင်မှုတွေဟာ ပိုပြီးတန်ဖိုးရှိလာပါမယ်။
(၂/၁) နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှု အသစ်များ (New Hard Skills)
(က) AI/Data Literacy (AI/အချက်အလက် နားလည်တတ်ကျွမ်းမှု): AI tool တွေ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်တယ်၊ဘာတွေလုပ်နိုင်တယ်ဆိုတာ နားလည်ဖို့ လိုအပ်လာမယ်။ ဝန်ထမ်းတိုင်းဟာ ကိုယ်အသုံးပြုနေတဲ့ AI ကဘာကြောင့် ဒီလိုဆုံးဖြတ်ချက်ချလဲ ဆိုတာကို သိဖို့ လိုအပ်လာတယ်။ဥပမာ- AI စနစ်က ဖောက်သည်တစ်ဦးကို
ချေးငွေ ငြင်းပယ် လိုက်ရင်၊ ဘာအချက်အလက်တွေကြောင့် ငြင်းပယ်တာလဲဆိုတာကို ဝန်ထမ်းကဖောက်သည်ကို ပြန်ရှင်းပြနိုင်ဖို့ လိုပါတယ်။
(ခ) Prompt Engineering (AI ညွှန်ကြားချက် ဖန်တီးခြင်း): AI က ကိုယ်လိုချင်တဲ့ရလဒ်ကို အတိအကျထုတ်ပေးနိုင်ဖို့ စကားလုံးနဲ့ ဝါကျဖွဲ့စည်းပုံကို စနစ်တကျ ရေးဆွဲနိုင်တဲ့ ကျွမ်းကျင်မှု လိုအပ်လာမယ်။ဒီကျွမ်းကျင်မှုဟာ AI ကို ထိန်းချုပ်မောင်းနှင်တဲ့ ပညာ ဖြစ်လာမယ်။
(၂/၂) လူသားဆန်သော ကျွမ်းကျင်မှုများ (Soft Skills)
AI က ပုံမှန်အလုပ်တွေကို ယူသွားတဲ့အခါ၊ လူတွေသာ လုပ်နိုင်တဲ့ အလုပ်တွေ ကျန်ခဲ့မယ်။ အဲဒါတွေကတော့လူသားဆန်တဲ့ ကျွမ်းကျင်မှုတွေပဲ ဖြစ်ပါတယ်။

(က) Critical Thinking & Complex Problem Solving (ဝေဖန်ပိုင်းခြားတွေးခေါ်မှုနှင့် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာဖြေရှင်းမှု):
AI က အချက်အလက်ပေါ် အခြေခံပြီး အဖြေထုတ်ပေးနိုင်ပေမဲ့၊ အဲဒီအဖြေတွေကို လုပ်ငန်းရဲ့ ကျင့်ဝတ်(Ethics)၊ လူမှုရေး သက်ရောက်မှု (Societal Impact) နဲ့ ကုမ္ပဏီရဲ့ ရည်ရွယ်ချက် (Vision) တို့နဲ့ ချိန်ထိုးပြီးမှန်ကန်တဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်ချဖို့ကို လူသားတွေကပဲ လုပ်ရမယ်။
(ခ) Creativity and Innovation (တီထွင်ဖန်တီးမှု): AI က ရှိပြီးသား အချက်အလက်တွေပေါ် အခြေခံပြီး အသစ်ဖန်တီးနိုင်ပေမဲ့၊ လုံးဝအသစ်အဆန်း (Truly Novel) ဖြစ်တဲ့ စိတ်ကူး၊ ဗျူဟာ ဒါမှမဟုတ် ထုတ်ကုန်ကို ဖန်တီးဖို့က လူသားဦးနှောက်ကပဲဦးဆောင်ရမှာဖြစ်တယ်။ AI က ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ်သာ ကူညီပေးနိုင်တယ်။
(ဂ) Emotional Intelligence (စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်):အလုပ်ခွင်မှာ ဝန်ထမ်းချင်း ဆက်ဆံရေး၊ ဖောက်သည်နဲ့ ဆက်ဆံရေး ဒါမှမဟုတ် အသင်းအဖွဲ့အတွင်း
ပဋိပက္ခတွေကို စီမံခန့်ခွဲတဲ့နေရာမှာ စာနာမှု (Empathy) နဲ့ ယုံကြည်မှု (Trust) ကို တည်ဆောက်နိုင်ဖို့ AI ကလုပ်မပေးနိုင်ပါဘူး။ လူသားတွေရဲ့ စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ နားလည်မှု (Emotional Quotient – EQ) ဟာပိုတန်ဖိုးရှိလာမယ်။

၃။ လုပ်သားလိုအပ်ချက် (Talent Demand Shortage)

AI ကြောင့် အလုပ်နေရာ (Jobs) တွေ ပျောက်ကွယ်သွားမယ်ဆိုတာထက်၊ အလုပ်နေရာ (Roles) တွေရဲ့ ပုံစံပြောင်းသွား တာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီလိုပြောင်းလဲလာတဲ့အခါမှာ အချို့နယ်ပယ်တွေမှာ လုပ်သားရှားပါးမှု (Talent Shortage) ကြီးကြီးမားမား ဖြစ်လာပါမယ်။

(၃/၁) လုပ်သား ရှားပါးလာမည့် နယ်ပယ်များ (Areas of Talent Shortage)
(က) AI Specialists Data Scientists (AI အထူးကျွမ်းကျင်သူများနှင့် အချက်အလက်ပညာရှင်များ):
AI စနစ်တွေကို တည်ဆောက်မယ့်သူ၊ စီမံခန့်ခွဲမယ့်သူ၊ AI ရဲ့ အမှားအယွင်း (Bias) တွေကို ပြင်မယ့်သူအရေအတွက်ဟာ လိုအပ်ချက်ထက် အလွန်နည်းပါးနေတယ်။ ဒါက ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ရှားပါးမှုတစ်ခုဖြစ်ပြီးအမြင့်ဆုံး လစာရရှိတဲ့ နယ်ပယ်လည်း ဖြစ်လာတယ်။
(ခ)Hybird Professionals (ပေါင်းစပ်ကျွမ်းကျင်မှု ပိုင်ရှင်များ): နယ်ပယ်တစ်ခုကို နားလည်ပြီး AI toolတွေကိုပါ ကျွမ်းကျင်စွာ သုံးတတ်တဲ့ ပညာရှင်တွေ (ဥပမာ- HR ပညာကို နားလည်ပြီး AI Analytics tool ကိုကျွမ်းကျင်တဲ့ HR Tech Specialist) တွေ အလွန်ရှားပါးလာမယ်။
(ဂ) Skilled Trades (ကျွမ်းကျင် လက်မှုပညာများ): အခြေခံအားဖြင့် AI နဲ့ စက်ရုပ်တွေ အစားမထိုးနိုင်တဲ့လူမှုအပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေး လိုအပ်တဲ့ အလုပ်တွေ (ဥပမာ- ရေပိုက်ပြင်ဆရာ၊ လျှပ်စစ်ပညာရှင်၊ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ဆရာဝန်) ဟာ အမြဲတမ်း လိုအပ်နေဦးမှာဖြစ်ပြီး၊ လူငယ်တွေနည်းပညာနယ်ပယ်ကိုပဲ ဦးတည်နေတဲ့အတွက် ဒီနယ်ပယ်တွေမှာ လူလိုအပ်ချက် မြင့်တက်လာမယ်။
(၃/၂) Reorganization (ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းခြင်း) ပုံစံများကုမ္ပဏီတွေအနေနဲ့ AI ကို ထည့်သွင်းအသုံးပြုတဲ့အခါ အလုပ်ဖွဲ့စည်းပုံ (Organizational Structure) ကို
ဘယ်လိုပြန်လည်ပြင်ဆင်မလဲဆိုတာက အရေးကြီးဆုံးပဲ။

(က) Flat Structure (အဆင့်အတန်း လျှော့ချခြင်း):
AI က အချက်အလက် စုဆောင်းတာ၊ အစီရင်ခံစာ ရေးတာလိုမျိုး အလယ်အလတ်အဆင့် မန်နေဂျာတွေရဲ့အလုပ်တွေကို အလိုအလျောက် လုပ်ပေး လို့ရတယ်။ဒါကြောင့် ကုမ္ပဏီတွေဟာ မန်နေဂျာ အလွှာတွေကိုလျှော့ချပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချဖို့ ပိုမိုမြန်ဆန်တဲ့ အဆင့်အတန်းနည်းပါးတဲ့ ဖွဲ့စည်းပုံ (Flatter Hierarchy) ကို
ပြောင်းလဲလာနိုင်တယ်။ ဝန်ထမ်းတွေဟာ အကြီးအကဲနဲ့ ပိုနီးနီးကပ်ကပ် အလုပ်လုပ်ရလိမ့်မယ်။
(ခ) Focus on Project-Based Teams (စီမံကိန်းအခြေခံ အဖွဲ့များ): AI က ပုံမှန်အလုပ်တွေကို ရှင်းလင်းပေးတဲ့အခါ ဝန်ထမ်းတွေကို ပုံမှန်ဌာနဆိုင်ရာ (Departments) အလိုက်ခွဲထား တာထက်၊ တိကျတဲ့ ရည်ရွယ်ချက်ရှိတဲ့ စီမံကိန်းအဖွဲ့ငယ် (Project Teams) တွေကို ဖွဲ့ပြီးအပြောင်းအလဲမြန်တဲ့ အခြေ အနေတွေကို တုံ့ပြန်ဖို့ ပိုအားသာလာမယ်။ဥပမာ- မားကတ်တင်းဌာန (Marketing Department) တစ်ခုလုံးအစား၊ AI-Driven Social Media Campaign ဆိုတဲ့ ၆ လ စီမံကိန်းအတွက်AI Prompt Engineer + Data Analyst + Creative Editor (လူသား) သုံးဦးပါတဲ့ အဖွဲ့ငယ်ကိုဖွဲ့စည်းလိုက်တာမျိုး။
(ဂ) HR ၏ အခန်းကဏ္ဍ အပြောင်းအလဲ:AI ခေတ် HR တွေဟာ Talent Integrator (စွမ်းရည်ပေါင်းစည်းသူ) ဖြစ်လာမယ်။ AI စနစ်တွေကို ကုမ္ပဏီရဲ့လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် ဖွဲ့စည်းပုံထဲကို ထိထိရောက်ရောက် ဘယ်လိုထည့်သွင်းမလဲ၊ ဝန်ထမ်းတွေကို AI နဲ့တွဲဖက်လုပ်ကိုင်နိုင်အောင် ဘယ်လိုလေ့ကျင့်ပေးမလဲဆိုတဲ့ ဗျူဟာတွေ ချမှတ်ဖို့ လိုအပ်လာမယ်။

နိဂုံး(The Future is Hybrid)
AI ကြောင့် အလုပ်ခွင်ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းခြင်းဆိုတာဟာ လူလား၊ စက်လား ဆိုတဲ့ မေးခွန်းမဟုတ်ဘဲ၊ လူနဲ့စက် ဘယ်လို အတူတကွ အကောင်းဆုံး အလုပ်လုပ်မလဲ ဆိုတဲ့ မေးခွန်းပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ AI ဟာ လူသားတွေရဲ့ပုံမှန် လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေကို ယူဆောင်သွားတဲ့အတွက်၊ လူသားတွေဟာ ပိုပြီး ဖန်တီးမှုရှိတဲ့ (Creative)၊လူမှု ဆက်ဆံရေးလိုအပ်တဲ့ (Social) နဲ့ ဗျူဟာမြောက် (Strategic) ဖြစ်တဲ့ အလုပ်တွေမှာပဲ အာရုံစိုက်ခွင့်ရလာပါလိမ့်မယ်။ကုမ္ပဏီတွေအတွက် အကြီးမားဆုံး စိန်ခေါ်မှုကတော့ AI ကိရိယာတွေ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်း မဟုတ်ဘဲ၊ဝန်ထမ်းတွေရဲ့ ကျွမ်းကျင်မှုတွေကို ပြန်လည်လေ့ကျင့်ပေးဖို့ (Reskilling and Upskilling) နဲ့ဒီအပြောင်းအ လဲတွေကို ကြောက်ရွံ့ မနေဘဲ လက်ခံကျင့်သုံးနိုင်တဲ့ ယဉ်ကျေးမှုကို တည်ဆောက်ပေးဖို့ ပဲဖြစ်ပါတယ်။

ဥက္ကာမြင့် (OMEGA Consultancy)

zawgyi

ခုေခတ္မွာေရွာင္လႊဲလို႔မရႏိုင္ေတာ့တဲ့ AI (ဉာဏ္ရည္တု) ေၾကာင့္ အလုပ္ခြင္နဲ႔ အလုပ္တာဝန္ေတြဘယ္လိုေျပာင္းလဲ လာ မလဲ၊ ဘယ္လိုကြၽမ္းက်င္မႈေတြ လိုအပ္လာမလဲ၊ ဘယ္ေနရာေတြမွာလူလိုလာမလဲဆိုတာေတြက HR Professional ေတြအထူးအေလးထားရတဲ့ ကိစၥေတြျဖစ္လာၾကၿပီးေတာ့ဒီအေၾကာင္းအရာက ကမာၻလုံးဆိုင္ရာ HR အဖြဲ႕အစည္းႀကီး ျဖစ္တဲ့ SHRM (Society for Human Resource Management) က လတ္တေလာ အေလးထားတဲ့ ကိစၥတစ္ခုလည္း ျဖစ္ပါတယ္။ AI ကို လူေတြကစက္႐ုပ္ေတြလိုမ်ိဳး ကိုယ့္အလုပ္ကို အစားထိုးမယ့္အရာအျဖစ္ပဲ ျမင္တတ္ၾကတယ္။ ဒါေပမဲ့တကယ္တမ္းက်ေတာ့ AI ဟာ အလုပ္တစ္ခုလုံးကို ဖ်က္ဆီးပစ္တာမ်ိဳးထက္၊ အလုပ္ရဲ႕ တည္ေဆာက္ပုံကိုလုံးဝေျပာင္းလဲပစ္တာ ပိုမ်ားႏိုင္ၿပီး၊ ဒါကို "အလုပ္မ်ား ျပန္လည္ဖြဲ႕စည္းျခင္း (Reorganizing Work) လို႔ေခၚပါတယ္။ ဒီအေျပာင္းအလဲကို HR Professional (လူ႔စြမ္းအားအရင္းအျမစ္ပညာရွင္)ေတြနဲ႔စီးပြားေရးေခါင္းေဆာင္ေတြက အခုခ်ိန္ကတည္းက ေသေသ ခ်ာခ်ာ ျပင္ဆင္ထားဖို႔ လိုအပ္ၿပီးေအာက္ပါအခ်က္(၃)ခ်က္ကို အဓိကထား ေဆြးေႏြး သြားပါ့မယ္-

1. အလုပ္တာဝန္မ်ား ေျပာင္းလဲပုံ (Shifting Tasks)
2. လိုအပ္ေသာ ကြၽမ္းက်င္မႈမ်ား (The New Skills Gap)
3. လုပ္သားလိုအပ္ခ်က္ (Talent Demand & Shortage)

၁။ အလုပ္တာဝန္မ်ား ေျပာင္းလဲပုံ (Shifting Tasks)

AI ရဲ႕ အႀကီးမားဆုံးသက္ေရာက္မႈကေတာ့ လုပ္ငန္းခြင္ထဲက Task (အလုပ္တာဝန္ အစိတ္အပိုင္း) ေတြကိုေ႐ြးခ်ယ္ၿပီး အလိုအေလ်ာက္ (Automation) လုပ္ေဆာင္ေပးႏိုင္တာပါပဲ။ ဒီလိုလုပ္ေဆာင္ႏိုင္တဲ့အတြက္ဝန္ထမ္းေတြရဲ႕ ေန႔စဥ္ လုပ္ငန္း ေဆာင္တာပုံစံဟာ သိသိသာသာ ေျပာင္းလဲသြားပါတယ္။
(၁/၁) ေပ်ာက္ကြယ္သြားမည့္ အလုပ္တာဝန္မ်ား (Tasks that Fade Away) AI က အေကာင္းဆုံးလုပ္ႏိုင္တာက ပုံမွန္လုပ္ေနက် (Routine)၊ ထပ္ခါထပ္ခါ (Repetitive) နဲ႔အခ်က္အလက္ကို အေျခခံတဲ့ (Data-driven) အလုပ္ေတြပါ။

ဥပမာ (၁)- Customer Service (ေဖာက္သည္ဝန္ေဆာင္မႈ)
(က) ယခင္လုပ္ငန္းစဥ္: ေဖာက္သည္တစ္ဦးက အေမးမ်ားဆုံး ေမးခြန္း (FAQ) ကို ေမးလာရင္၊ ဝန္ထမ္းကစနစ္ထဲမွာ ရွာေဖြၿပီး ကိုယ္တိုင္ ျပန္ေျဖရတယ္။
(ခ) AI ေခတ္လုပ္ငန္းစဥ္: AI Chatbot (သို႔မဟုတ္) Voicebot က အဲဒီေမးခြန္းေတြရဲ႕ ၈၀% ကို ခ်က္ခ်င္းအလိုအေလ်ာက္ ေျဖရွင္းေပးလိုက္တယ္။
(ဂ) ဝန္ထမ္းရဲ႕ အလုပ္အေျပာင္းအလဲ: ဝန္ထမ္းေတြဟာ အေမးမ်ားတဲ့ ေမးခြန္းေတြကို ေျဖဖို႔အခ်ိန္ကုန္မေနေတာ့ဘဲ၊ အရမ္းရႈပ္ေထြးတဲ့ (Complex)၊ စိတ္ခံစားမႈကို ကိုင္တြယ္ရတဲ့ (Emotional) ဒါမွမဟုတ္ ေျဖရွင္းနည္း မရွိေသးတဲ့ ကိစၥမ်ား (Novel Issues) ကိုပဲ အာ႐ုံစိုက္ ေျဖရွင္းေပးရေတာ့မယ္။

ဥပမာ (၂)- Data Entry ႏွင့္ အခ်က္အလက္ စုေဆာင္းျခင္း
(က) ယခင္လုပ္ငန္းစဥ္: HR ဝန္ထမ္းတစ္ဦးက လစာစာရင္းသြင္းဖို႔၊ ဝန္ထမ္းအခ်က္အလက္ျဖည့္သြင္းဖို႔အတြက္ စာ႐ြက္စာတမ္းေတြ ဒါမွမဟုတ္ Excel ေတြထဲကို ကိုယ္တိုင္ ကူးယူရတယ္။
(ခ) AI ေခတ္လုပ္ငန္းစဥ္: AI စနစ္က စာ႐ြက္စာတမ္း (သို႔မဟုတ္) ဓာတ္ပုံေတြကို ဖတ္ၿပီးအခ်က္အလက္ေတြကို စနစ္ထဲကို ခ်က္ခ်င္း အလိုအေလ်ာက္ ထည့္ေပးတယ္။ ၉၉% နီးပါး တိက်တယ္။
(ဂ) ဝန္ထမ္းရဲ႕ အလုပ္အေျပာင္းအလဲ: ဝန္ထမ္းဟာ အခ်က္အလက္ ထည့္သြင္းျခင္း (Data Entry) ကိုမလုပ္ေတာ့ဘဲ၊ AI ထည့္သြင္းထားတဲ့ အခ်က္အလက္ေတြ မွန္ကန္မႈ ရွိ/မရွိ စစ္ေဆးျခင္း (Validation) နဲ႔အဲဒီအခ်က္အလက္ေတြကေန ဗ်ဴဟာေျမာက္ ဆုံးျဖတ္ခ်က္ေတြ ခ်မွတ္ဖို႔ ခြဲျခမ္းစိတ္ျဖာျခင္း (Analysis) ေတြကိုပဲ လုပ္ေဆာင္ရေတာ့မယ္။

(၁/၂) ေပၚေပါက္လာမည့္ႏွင့္ တိုးျမႇင့္လာမည့္ အလုပ္တာဝန္မ်ား (Emerging and Augmented Tasks)
AI ဟာ လူေတြကို အလုပ္တာဝန္ေတြကေန လြတ္ေျမာက္ေစ႐ုံသာမက၊ လူေတြမလုပ္ႏိုင္ေသးတဲ့အလုပ္အသစ္ေတြကိုပါ ဖန္တီးေပး ပါတယ္။ ဒါကို Augmentation(စြမ္းေဆာင္ရည္ တိုးျမႇင့္ေပးျခင္း)လို႔ေခၚပါတယ္။

ဥပမာ (၁)- Marketing Content Creation (အေၾကာင္းအရာ ဖန္တီးသူမ်ား)
(က) ယခင္လုပ္ငန္းစဥ္: မာကတ္တင္းသမားက စာသားအရွည္ႀကီးေတြကို ကိုယ္တိုင္ေရး၊ ဒီဇိုင္းဆြဲဖို႔အတြက္ဂရပ္ဖစ္ဒီဇိုင္နာနဲ႔ ညႇိရတယ္။
(ခ) AI ေခတ္လုပ္ငန္းစဥ္: AI (Generative AI) က ေပးထားတဲ့ အခ်က္အလက္ (Prompt) ေပၚမူတည္ၿပီးစာသားေတြကို စကၠန႔္ပိုင္းအတြင္း ေရးေပးတယ္။ ပုံေတြကိုလည္း ဖန္တီးေပးတယ္။
(ဂ) ဝန္ထမ္းရဲ႕ အလုပ္အေျပာင္းအလဲ: ဝန္ထမ္းဟာ စာေရးတာကို အခ်ိန္ေပးမေနေတာ့ဘဲ၊ AI ထုတ္ေပးတဲ့စာသားနဲ႔ ပုံေတြဟာ Brand Voice (အမွတ္တံဆိပ္ရဲ႕ အသံ) နဲ႔ ကိုက္ညီရဲ႕လား၊ ပရိသတ္အေပၚဘယ္လိုသက္ေရာက္မလဲ ဆိုတာကို ျပန္လည္ စိစစ္တည္းျဖတ္ျခင္း (Editing Curation) ကိုပဲ အဓိကလုပ္ရေတာ့မယ္။ သူတို႔ဟာ AI ကို လမ္းၫႊန္ေပးသူ (Prompt Engineer) ျဖစ္လာမယ္။

ဥပမာ (၂)- Project Management (စီမံကိန္း စီမံခန႔္ခြဲသူမ်ား)
(က) ယခင္လုပ္ငန္းစဥ္: မန္ေနဂ်ာက ဝန္ထမ္းတစ္ဦးစီရဲ႕ အခ်ိန္ဇယား၊ အလုပ္ပမာဏ၊ အားနည္းခ်က္ေတြကိုကိုယ္တိုင္ ေျခရာခံၿပီး လက္နဲ႔ စီစဥ္ေပးရတယ္။
(ခ) AI ေခတ္လုပ္ငန္းစဥ္: AI စနစ္က ဝန္ထမ္းေတြရဲ႕ လုပ္ေဆာင္မႈ မွတ္တမ္းအားလုံးကို ၾကည့္ၿပီး၊ဘယ္သူ႔မွာ အခ်ိန္ပိုေနတယ္၊ ဘယ္သူက အခ်ိန္မီၿပီးစီးႏိုင္တယ္ဆိုတာကို ႀကိဳတင္ခန႔္မွန္းေပးၿပီး အလုပ္ေတြကိုအလိုအေလ်ာက္ မွ်ေဝေပး ႏိုင္တယ္။
(ဂ) ဝန္ထမ္းရဲ႕ အလုပ္အေျပာင္းအလဲ: မန္ေနဂ်ာဟာ စီမံခန႔္ခြဲေရး အေသးစိတ္ (Admin Work)လုပ္စရာမလိုေတာ့ဘဲ၊ လူအခ်င္းခ်င္း ဆက္ဆံေရး (Interpersonal Conflict)၊ မဟာဗ်ဴဟာ ခ်မွတ္ျခင္း(Strategy) နဲ႔ ဝန္ထမ္းေတြရဲ႕ စြမ္းရည္ ျမႇင့္တင္ေပးျခင္း (Coaching) တို႔ကိုပဲ အာ႐ုံစိုက္ႏိုင္ေတာ့မယ္။

၂။ လိုအပ္ေသာ ကြၽမ္းက်င္မႈမ်ား (The New Skills Gap)

AI က ပုံမွန္လုပ္ငန္းေဆာင္တာေတြကို လုပ္ေပးတဲ့အခါ လူေတြမွာ လိုအပ္လာမယ့္ ကြၽမ္းက်င္မႈ (Skills)ေတြဟာ ေျပာင္းလဲသြားပါတယ္။ နည္းပညာပိုင္းဆိုင္ရာ ကြၽမ္းက်င္မႈ (Hard Skills) ေတြထက္ လူသားဆန္တဲ့(Human-centric) ကြၽမ္းက်င္မႈေတြဟာ ပိုၿပီးတန္ဖိုးရွိလာပါမယ္။
(၂/၁) နည္းပညာပိုင္းဆိုင္ရာ ကြၽမ္းက်င္မႈ အသစ္မ်ား (New Hard Skills)
(က) AI/Data Literacy (AI/အခ်က္အလက္ နားလည္တတ္ကြၽမ္းမႈ): AI tool ေတြ ဘယ္လိုအလုပ္လုပ္တယ္၊ဘာေတြလုပ္ႏိုင္တယ္ဆိုတာ နားလည္ဖို႔ လိုအပ္လာမယ္။ ဝန္ထမ္းတိုင္းဟာ ကိုယ္အသုံးျပဳေနတဲ့ AI ကဘာေၾကာင့္ ဒီလိုဆုံးျဖတ္ခ်က္ခ်လဲ ဆိုတာကို သိဖို႔ လိုအပ္လာတယ္။ဥပမာ- AI စနစ္က ေဖာက္သည္တစ္ဦးကို
ေခ်းေငြ ျငင္းပယ္ လိုက္ရင္၊ ဘာအခ်က္အလက္ေတြေၾကာင့္ ျငင္းပယ္တာလဲဆိုတာကို ဝန္ထမ္းကေဖာက္သည္ကို ျပန္ရွင္းျပႏိုင္ဖို႔ လိုပါတယ္။
(ခ) Prompt Engineering (AI ၫႊန္ၾကားခ်က္ ဖန္တီးျခင္း): AI က ကိုယ္လိုခ်င္တဲ့ရလဒ္ကို အတိအက်ထုတ္ေပးႏိုင္ဖို႔ စကားလုံးနဲ႔ ဝါက်ဖြဲ႕စည္းပုံကို စနစ္တက် ေရးဆြဲႏိုင္တဲ့ ကြၽမ္းက်င္မႈ လိုအပ္လာမယ္။ဒီကြၽမ္းက်င္မႈဟာ AI ကို ထိန္းခ်ဳပ္ေမာင္းႏွင္တဲ့ ပညာ ျဖစ္လာမယ္။
(၂/၂) လူသားဆန္ေသာ ကြၽမ္းက်င္မႈမ်ား (Soft Skills)
AI က ပုံမွန္အလုပ္ေတြကို ယူသြားတဲ့အခါ၊ လူေတြသာ လုပ္ႏိုင္တဲ့ အလုပ္ေတြ က်န္ခဲ့မယ္။ အဲဒါေတြကေတာ့လူသားဆန္တဲ့ ကြၽမ္းက်င္မႈေတြပဲ ျဖစ္ပါတယ္။

(က) Critical Thinking & Complex Problem Solving (ေဝဖန္ပိုင္းျခားေတြးေခၚမႈႏွင့္ ရႈပ္ေထြးေသာျပႆနာေျဖရွင္းမႈ):
AI က အခ်က္အလက္ေပၚ အေျခခံၿပီး အေျဖထုတ္ေပးႏိုင္ေပမဲ့၊ အဲဒီအေျဖေတြကို လုပ္ငန္းရဲ႕ က်င့္ဝတ္(Ethics)၊ လူမႈေရး သက္ေရာက္မႈ (Societal Impact) နဲ႔ ကုမၸဏီရဲ႕ ရည္႐ြယ္ခ်က္ (Vision) တို႔နဲ႔ ခ်ိန္ထိုးၿပီးမွန္ကန္တဲ့ ဆုံးျဖတ္ခ်က္ခ်ဖို႔ကို လူသားေတြကပဲ လုပ္ရမယ္။
(ခ) Creativity and Innovation (တီထြင္ဖန္တီးမႈ): AI က ရွိၿပီးသား အခ်က္အလက္ေတြေပၚ အေျခခံၿပီး အသစ္ဖန္တီးႏိုင္ေပမဲ့၊ လုံးဝအသစ္အဆန္း (Truly Novel) ျဖစ္တဲ့ စိတ္ကူး၊ ဗ်ဴဟာ ဒါမွမဟုတ္ ထုတ္ကုန္ကို ဖန္တီးဖို႔က လူသားဦးေႏွာက္ကပဲဦးေဆာင္ရမွာျဖစ္တယ္။ AI က ကိရိယာတစ္ခုအျဖစ္သာ ကူညီေပးႏိုင္တယ္။
(ဂ) Emotional Intelligence (စိတ္ခံစားမႈဆိုင္ရာ ဉာဏ္ရည္):အလုပ္ခြင္မွာ ဝန္ထမ္းခ်င္း ဆက္ဆံေရး၊ ေဖာက္သည္နဲ႔ ဆက္ဆံေရး ဒါမွမဟုတ္ အသင္းအဖြဲ႕အတြင္း
ပဋိပကၡေတြကို စီမံခန႔္ခြဲတဲ့ေနရာမွာ စာနာမႈ (Empathy) နဲ႔ ယုံၾကည္မႈ (Trust) ကို တည္ေဆာက္ႏိုင္ဖို႔ AI ကလုပ္မေပးႏိုင္ပါဘူး။ လူသားေတြရဲ႕ စိတ္ခံစားမႈဆိုင္ရာ နားလည္မႈ (Emotional Quotient – EQ) ဟာပိုတန္ဖိုးရွိလာမယ္။

၃။ လုပ္သားလိုအပ္ခ်က္ (Talent Demand Shortage)

AI ေၾကာင့္ အလုပ္ေနရာ (Jobs) ေတြ ေပ်ာက္ကြယ္သြားမယ္ဆိုတာထက္၊ အလုပ္ေနရာ (Roles) ေတြရဲ႕ ပုံစံေျပာင္းသြား တာ ျဖစ္ပါတယ္။ ဒီလိုေျပာင္းလဲလာတဲ့အခါမွာ အခ်ိဳ႕နယ္ပယ္ေတြမွာ လုပ္သားရွားပါးမႈ (Talent Shortage) ႀကီးႀကီးမားမား ျဖစ္လာပါမယ္။

(၃/၁) လုပ္သား ရွားပါးလာမည့္ နယ္ပယ္မ်ား (Areas of Talent Shortage)
(က) AI Specialists Data Scientists (AI အထူးကြၽမ္းက်င္သူမ်ားႏွင့္ အခ်က္အလက္ပညာရွင္မ်ား):
AI စနစ္ေတြကို တည္ေဆာက္မယ့္သူ၊ စီမံခန႔္ခြဲမယ့္သူ၊ AI ရဲ႕ အမွားအယြင္း (Bias) ေတြကို ျပင္မယ့္သူအေရအတြက္ဟာ လိုအပ္ခ်က္ထက္ အလြန္နည္းပါးေနတယ္။ ဒါက ကမာၻလုံးဆိုင္ရာ ရွားပါးမႈတစ္ခုျဖစ္ၿပီးအျမင့္ဆုံး လစာရရွိတဲ့ နယ္ပယ္လည္း ျဖစ္လာတယ္။
(ခ)Hybird Professionals (ေပါင္းစပ္ကြၽမ္းက်င္မႈ ပိုင္ရွင္မ်ား): နယ္ပယ္တစ္ခုကို နားလည္ၿပီး AI toolေတြကိုပါ ကြၽမ္းက်င္စြာ သုံးတတ္တဲ့ ပညာရွင္ေတြ (ဥပမာ- HR ပညာကို နားလည္ၿပီး AI Analytics tool ကိုကြၽမ္းက်င္တဲ့ HR Tech Specialist) ေတြ အလြန္ရွားပါးလာမယ္။
(ဂ) Skilled Trades (ကြၽမ္းက်င္ လက္မႈပညာမ်ား): အေျခခံအားျဖင့္ AI နဲ႔ စက္႐ုပ္ေတြ အစားမထိုးႏိုင္တဲ့လူမႈအျပန္အလွန္ဆက္ဆံေရး လိုအပ္တဲ့ အလုပ္ေတြ (ဥပမာ- ေရပိုက္ျပင္ဆရာ၊ လွ်ပ္စစ္ပညာရွင္၊က်န္းမာေရးေစာင့္ေရွာက္မႈ၊ ဆရာဝန္) ဟာ အၿမဲတမ္း လိုအပ္ေနဦးမွာျဖစ္ၿပီး၊ လူငယ္ေတြနည္းပညာနယ္ပယ္ကိုပဲ ဦးတည္ေနတဲ့အတြက္ ဒီနယ္ပယ္ေတြမွာ လူလိုအပ္ခ်က္ ျမင့္တက္လာမယ္။
(၃/၂) Reorganization (ျပန္လည္ဖြဲ႕စည္းျခင္း) ပုံစံမ်ားကုမၸဏီေတြအေနနဲ႔ AI ကို ထည့္သြင္းအသုံးျပဳတဲ့အခါ အလုပ္ဖြဲ႕စည္းပုံ (Organizational Structure) ကို
ဘယ္လိုျပန္လည္ျပင္ဆင္မလဲဆိုတာက အေရးႀကီးဆုံးပဲ။

(က) Flat Structure (အဆင့္အတန္း ေလွ်ာ့ခ်ျခင္း):
AI က အခ်က္အလက္ စုေဆာင္းတာ၊ အစီရင္ခံစာ ေရးတာလိုမ်ိဳး အလယ္အလတ္အဆင့္ မန္ေနဂ်ာေတြရဲ႕အလုပ္ေတြကို အလိုအေလ်ာက္ လုပ္ေပး လို႔ရတယ္။ဒါေၾကာင့္ ကုမၸဏီေတြဟာ မန္ေနဂ်ာ အလႊာေတြကိုေလွ်ာ့ခ်ၿပီး ဆုံးျဖတ္ခ်က္ခ်ဖို႔ ပိုမိုျမန္ဆန္တဲ့ အဆင့္အတန္းနည္းပါးတဲ့ ဖြဲ႕စည္းပုံ (Flatter Hierarchy) ကို
ေျပာင္းလဲလာႏိုင္တယ္။ ဝန္ထမ္းေတြဟာ အႀကီးအကဲနဲ႔ ပိုနီးနီးကပ္ကပ္ အလုပ္လုပ္ရလိမ့္မယ္။
(ခ) Focus on Project-Based Teams (စီမံကိန္းအေျခခံ အဖြဲ႕မ်ား): AI က ပုံမွန္အလုပ္ေတြကို ရွင္းလင္းေပးတဲ့အခါ ဝန္ထမ္းေတြကို ပုံမွန္ဌာနဆိုင္ရာ (Departments) အလိုက္ခြဲထား တာထက္၊ တိက်တဲ့ ရည္႐ြယ္ခ်က္ရွိတဲ့ စီမံကိန္းအဖြဲ႕ငယ္ (Project Teams) ေတြကို ဖြဲ႕ၿပီးအေျပာင္းအလဲျမန္တဲ့ အေျခ အေနေတြကို တုံ႔ျပန္ဖို႔ ပိုအားသာလာမယ္။ဥပမာ- မားကတ္တင္းဌာန (Marketing Department) တစ္ခုလုံးအစား၊ AI-Driven Social Media Campaign ဆိုတဲ့ ၆ လ စီမံကိန္းအတြက္AI Prompt Engineer + Data Analyst + Creative Editor (လူသား) သုံးဦးပါတဲ့ အဖြဲ႕ငယ္ကိုဖြဲ႕စည္းလိုက္တာမ်ိဳး။
(ဂ) HR ၏ အခန္းက႑ အေျပာင္းအလဲ:AI ေခတ္ HR ေတြဟာ Talent Integrator (စြမ္းရည္ေပါင္းစည္းသူ) ျဖစ္လာမယ္။ AI စနစ္ေတြကို ကုမၸဏီရဲ႕လူ႔စြမ္းအားအရင္းအျမစ္ ဖြဲ႕စည္းပုံထဲကို ထိထိေရာက္ေရာက္ ဘယ္လိုထည့္သြင္းမလဲ၊ ဝန္ထမ္းေတြကို AI နဲ႔တြဲဖက္လုပ္ကိုင္ႏိုင္ေအာင္ ဘယ္လိုေလ့က်င့္ေပးမလဲဆိုတဲ့ ဗ်ဴဟာေတြ ခ်မွတ္ဖို႔ လိုအပ္လာမယ္။

နိဂုံး(The Future is Hybrid)
AI ေၾကာင့္ အလုပ္ခြင္ျပန္လည္ဖြဲ႕စည္းျခင္းဆိုတာဟာ လူလား၊ စက္လား ဆိုတဲ့ ေမးခြန္းမဟုတ္ဘဲ၊ လူနဲ႔စက္ ဘယ္လို အတူတကြ အေကာင္းဆုံး အလုပ္လုပ္မလဲ ဆိုတဲ့ ေမးခြန္းပဲ ျဖစ္ပါတယ္။ AI ဟာ လူသားေတြရဲ႕ပုံမွန္ လုပ္ငန္းေဆာင္တာေတြကို ယူေဆာင္သြားတဲ့အတြက္၊ လူသားေတြဟာ ပိုၿပီး ဖန္တီးမႈရွိတဲ့ (Creative)၊လူမႈ ဆက္ဆံေရးလိုအပ္တဲ့ (Social) နဲ႔ ဗ်ဴဟာေျမာက္ (Strategic) ျဖစ္တဲ့ အလုပ္ေတြမွာပဲ အာ႐ုံစိုက္ခြင့္ရလာပါလိမ့္မယ္။ကုမၸဏီေတြအတြက္ အႀကီးမားဆုံး စိန္ေခၚမႈကေတာ့ AI ကိရိယာေတြ ရင္းႏွီးျမႇဳပ္ႏွံျခင္း မဟုတ္ဘဲ၊ဝန္ထမ္းေတြရဲ႕ ကြၽမ္းက်င္မႈေတြကို ျပန္လည္ေလ့က်င့္ေပးဖို႔ (Reskilling and Upskilling) နဲ႔ဒီအေျပာင္းအ လဲေတြကို ေၾကာက္႐ြံ႕ မေနဘဲ လက္ခံက်င့္သုံးႏိုင္တဲ့ ယဥ္ေက်းမႈကို တည္ေဆာက္ေပးဖို႔ ပဲျဖစ္ပါတယ္။

ဥကၠာျမင့္ (OMEGA Consultancy)